Data Science: Analysis and Presentation Training Course

Khóa học này bao gồm các chủ đề nâng cao trong lập trình R.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phân tích kinh doanh muốn tự động hóa giao dịch bằng giao dịch thuật toán, Python và R.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Sử dụng các thuật toán để mua và bán chứng khoán với các mức tăng chuyên biệt một cách nhanh chóng.
• Giảm chi phí liên quan đến giao dịch bằng giao dịch thuật toán.
• Tự động theo dõi giá cổ phiếu và thực hiện giao dịch.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu muốn sử dụng hệ sinh thái Anaconda để thu thập, quản lý và triển khai các gói và quy trình phân tích dữ liệu trên một nền tảng duy nhất.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và cấu hình các thành phần và thư viện Anaconda.
• Hiểu các khái niệm, tính năng và lợi ích cốt lõi của Anaconda.
• Quản lý các gói, môi trường và kênh bằng Anaconda Navigator.
• Sử dụng các gói Conda, R và Python cho khoa học dữ liệu và học máy.
• Tìm hiểu một số trường hợp sử dụng thực tế và kỹ thuật quản lý nhiều môi trường dữ liệu.

Big Data là một thuật ngữ đề cập đến các giải pháp được thiết kế để lưu trữ và xử lý các tập dữ liệu lớn. Ban đầu được phát triển bởi Google, các giải pháp Big Data này đã phát triển và truyền cảm hứng cho các dự án tương tự khác, nhiều dự án trong số đó có sẵn dưới dạng mã nguồn mở. R là một ngôn ngữ lập trình phổ biến trong ngành tài chính.

Khóa đào tạo trực tiếp, trực tuyến hoặc tại chỗ này dành cho các nhà phân tích dữ liệu mới bắt đầu, những người muốn sử dụng ngôn ngữ lập trình R để thao tác dữ liệu, thực hiện phân tích dữ liệu cơ bản và tạo ra các hình ảnh trực quan hấp dẫn để khám phá thông tin chi tiết.

Sau khi hoàn thành khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các khái niệm cơ bản của R Programming.
• Áp dụng các quy trình khoa học dữ liệu cơ bản.
• Tạo các biểu diễn trực quan của dữ liệu.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho bất kỳ ai muốn học và nắm vững các nguyên tắc cơ bản của phân tích và mô hình kinh tế lượng.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Học và hiểu các nguyên tắc cơ bản của kinh tế lượng.
• Sử dụng Eviews và các công cụ mô phỏng rủi ro.

Khóa đào tạo trực tiếp, trực tuyến hoặc tại chỗ này dành cho các chuyên gia nhân sự muốn sử dụng các phương pháp phân tích để cải thiện hiệu suất tổ chức. Khóa học bao gồm cả phương pháp định tính và định lượng, thực nghiệm và thống kê.

Hình thức của Khóa học

• Bài giảng và thảo luận tương tác.
• Nhiều bài tập và thực hành.

Tùy chọn Tùy chỉnh Khóa học

• Để yêu cầu đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển muốn học hỏi và xây dựng sự nghiệp của họ trong Data Science bằng cách sử dụng Kaggle.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Tìm hiểu về khoa học dữ liệu và học máy.
• Khám phá phân tích dữ liệu.
• Tìm hiểu về Kaggle và cách thức hoạt động của nó.

Khóa đào tạo "Mathematica - Giới thiệu, Trực quan hóa và Trình bày Dữ liệu" dành cho những người tham gia có kiến thức toán học cơ bản. Mathematica, một công cụ toán học mạnh mẽ, cho phép thực hiện các phép tính hiệu quả, tạo tài liệu văn bản, xây dựng biểu đồ và trình bày dữ liệu. Người tham gia sẽ có được các kỹ năng thực hành trong việc sử dụng Mathematica, được sử dụng trong nhiều lĩnh vực như toán học, vật lý, sinh học, phân tích tài chính và các lĩnh vực khác.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu muốn sử dụng học máy trong Mathematica để phân tích dữ liệu.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Xây dựng và huấn luyện các mô hình học máy.
• Nhập và chuẩn bị dữ liệu cho học máy.
• Tách dữ liệu huấn luyện khỏi dữ liệu kiểm tra.
• Khám phá các ứng dụng của học sâu và mạng nơ-ron trong phân tích dữ liệu.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển muốn sử dụng Modin để xây dựng và triển khai các phép tính song song với Pandas để phân tích dữ liệu nhanh hơn.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Thiết lập môi trường cần thiết để bắt đầu phát triển các quy trình làm việc Pandas quy mô lớn với Modin.
• Hiểu các tính năng, kiến trúc và lợi thế của Modin.
• Nắm vững sự khác biệt giữa Modin, Dask và Ray.
• Thực hiện các thao tác Pandas nhanh hơn với Modin.
• Triển khai toàn bộ API và các hàm Pandas.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển muốn sử dụng RAPIDS để xây dựng các quy trình dữ liệu, quy trình làm việc và hình ảnh hóa dữ liệu được tăng tốc bởi GPU, áp dụng các thuật toán học máy như XGBoost, cuML, v.v.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Thiết lập môi trường phát triển cần thiết để xây dựng các mô hình dữ liệu với NVIDIA RAPIDS.
• Hiểu các tính năng, thành phần và lợi thế của RAPIDS.
• Tận dụng GPU để tăng tốc các quy trình dữ liệu và phân tích từ đầu đến cuối.
• Triển khai chuẩn bị dữ liệu và ETL được tăng tốc bởi GPU với cuDF và Apache Arrow.
• Tìm hiểu cách thực hiện các tác vụ học máy với các thuật toán XGBoost và cuML.
• Xây dựng hình ảnh hóa dữ liệu và thực hiện phân tích đồ thị với cuXfilter và cuGraph.

Khóa đào tạo trực tiếp, trực tuyến hoặc tại chỗ này dành cho các chuyên gia ở trình độ mới bắt đầu đến trung cấp, những người muốn thực hiện phân tích thống kê bằng SPSS để diễn giải dữ liệu chính xác, chạy các kiểm định thống kê phức tạp và tạo ra những hiểu biết sâu sắc có ý nghĩa.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Điều hướng giao diện SPSS và quản lý bộ dữ liệu một cách hiệu quả.
• Thực hiện phân tích thống kê mô tả và suy luận.
• Thực hiện kiểm định t, ANOVA, MANOVA, hồi quy và phân tích tương quan.
• Áp dụng các kiểm định phi tham số, phân tích thành phần chính và phân tích nhân tố để diễn giải dữ liệu nâng cao.

Khóa đào tạo trực tiếp, trực tuyến hoặc tại chỗ này dành cho các chuyên gia nhân sự và chuyên gia tuyển dụng muốn sử dụng các phương pháp phân tích để cải thiện hiệu suất tổ chức. Khóa học bao gồm cả phương pháp định tính và định lượng, thực nghiệm và thống kê.

Cấu trúc khóa học

• Bài giảng và thảo luận tương tác.
• Nhiều bài tập và thực hành.

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học

• Để yêu cầu đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Bộ Tidyverse là một tập hợp các gói R đa năng để làm sạch, xử lý, mô hình hóa và trực quan hóa dữ liệu. Một số gói bao gồm: ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr và tibble.

Trong khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này, người tham gia sẽ học cách thao tác và trực quan hóa dữ liệu bằng các công cụ có trong Tidyverse.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Thực hiện phân tích dữ liệu và tạo ra các hình ảnh trực quan hấp dẫn
• Rút ra những kết luận hữu ích từ nhiều tập dữ liệu mẫu
• Lọc, sắp xếp và tóm tắt dữ liệu để trả lời các câu hỏi thăm dò
• Chuyển đổi dữ liệu đã xử lý thành các biểu đồ đường, biểu đồ cột, biểu đồ tần suất thông tin
• Nhập và lọc dữ liệu từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau, bao gồm Excel, CSV và tệp SPSS

Đối tượng

• Người mới bắt đầu với ngôn ngữ R
• Người mới bắt đầu với phân tích dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu

Định dạng khóa học

• Kết hợp bài giảng, thảo luận, bài tập và thực hành nặng nề